Effects of dietary crude protein levels and cysteamine supplementation on meat quality and related indices of finishing pigs
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the effects of dietary crude protein levels and cysteamine (CS) supplementation on meat quality and related indices in longissimus dorsi muscle of finishing pigs. One hundred and twenty barrows were randomly allocated to a 2 × 2 factorial arrangement with five replicates of six pigs each. The primary variations were crude protein levels (14% or 10%) and CS supplemental levels (0 or 140 mg kg−1). After 41 d, 10 pigs per treatment were slaughtered. The results showed that low-protein level diets (LPDs) decreased Warner–Bratzler shear force (P < 0.01) and increased the content of intramuscular fat (P < 0.01). The mRNA expressions of lipogenic genes were up-regulated (P < 0.01), and the mRNA expressions of lipolytic genes were down-regulated (P < 0.01) in pigs fed LPD. LPDs increased the mRNA expressions of μ-calpain, and decreased the mRNA expression of calpastatin (P < 0.01). In addition, CS supplementation increased the mRNA expression of μ-calpain (P < 0.01). In conclusion, LPD improved the meat quality probably through regulating the lipogenesis, lipolysis, and the proteolysis process in muscle. The CS supplementation did not affect the meat quality of finishing pigs. Moreover, no significant interaction between dietary protein levels and CS supplementation for the meat quality of finishing pigs was observed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».